ترجمه فارسی مقاله FedRobo: ارتباطات بین روبات‌های مستقل مبتنی بر یادگیری فدرال برای اسپری‌های شیمیایی بهینه

چکیده

Federated Learning enables robots to learn from each other’s experiences without relying on centralized data collection. Each robot independently maintains a model of crop conditions and chemical spray effectiveness, which is periodically shared with other robots in the fleet. A communication protocol is designed to optimize chemical spray applications by facilitating the exchange of information about crop conditions, weather, and other critical factors. The federated learning algorithm leverages this shared data to continuously refine the chemical spray strategy, reducing waste and improving crop yields. This approach has the potential to revolutionize the agriculture industry by offering a scalable and efficient solution for crop protection. However, significant challenges remain, including the development of a secure and robust communication protocol, the design of a federated learning algorithm that effectively integrates data from multiple sources, and ensuring the safety and reliability of autonomous robots. The proposed cluster-based federated learning approach also effectively reduces the computational load on the global server and minimizes communication overhead among clients.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

یادگیری فدرال ، روبات ها را قادر می سازد بدون تکیه بر جمع آوری داده های متمرکز ، از تجربیات یکدیگر یاد بگیرند.هر ربات به طور مستقل مدلی از شرایط محصول و اثربخشی اسپری شیمیایی را حفظ می کند ، که بطور دوره ای با سایر روبات ها در ناوگان به اشتراک گذاشته می شود.یک پروتکل ارتباطی برای بهینه سازی برنامه های اسپری شیمیایی با تسهیل تبادل اطلاعات در مورد شرایط محصول ، آب و هوا و سایر عوامل مهم طراحی شده است.الگوریتم یادگیری فدرال از این داده های مشترک برای تصحیح مداوم استراتژی اسپری شیمیایی ، کاهش زباله و بهبود عملکرد محصول استفاده می کند.این رویکرد با ارائه یک راه حل مقیاس پذیر و کارآمد برای حفاظت از محصولات زراعی ، می تواند در صنعت کشاورزی متحول شود.با این حال ، چالش های قابل توجهی باقی مانده است ، از جمله توسعه یک پروتکل ارتباطی ایمن و قوی ، طراحی یک الگوریتم یادگیری فدرال که به طور مؤثر داده ها را از منابع متعدد ادغام می کند و از ایمنی و قابلیت اطمینان روبات های خودمختار اطمینان می یابد.رویکرد یادگیری فدرال فدرال مبتنی بر خوشه نیز به طور موثری بار محاسباتی را روی سرور جهانی کاهش می دهد و سربار ارتباط بین مشتریان را به حداقل می رساند.